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深度探索嵌入式操作系统_操作系统教程

资源名称:深度探索嵌入式操作系统 内容简介: 相信很多同行和笔者以前一样,阅读过很多操作系统理论方面的书籍,感觉它们所讲述的理论大同小异且比较容易理解,但是真要我们自己去动手开发和实现操作系统时,我们可能连操作系统的第一行代码该怎么写都不知道。为什久会这样 因为操作系统是硬件平台上的第 层软件,若不了解硬件平台的细节,是不能实现操作系统的,所以本书一开始就选择了一款常用的硬件平台,并对其进行了详细描述,重点介绍了硬件平台上的实时时钟、定时器、串口、中断控制器、内存芯片、 芯片、 、 等,然后介绍操作系统架

深度实践KVM 核心技术 管理运维 性能优化与项目实施 完整pdf_操作系统教程

资源名称:深度实践 核心技术 管理运维 性能优化与项目实施 完整 第一篇  技术详解与实践第 章 企业虚拟化选型与 介绍第 章 开始自己的第一台虚拟机第 章  、内存虚拟化技术与应用场景第 章 网络虚拟化技术与应用场景第 章  磁盘虚拟化技术与应用场景第 章  虚拟机的资源限制第 章 物理机转虚拟机实践第 章  桌面虚拟化实践第二篇 分布式文件系统第 章 几种常见开源文件系统在 中的应用第 章  在 虚拟化中的应用与故障处理第三篇  虚拟化管理平台第 章 利用 管理 第 章 利用 管理 第 章 其他管理平

AngularJS深度剖析与最佳实践 pdf_前端开发教程

资源名称: 深度剖析与最佳实践 第 章 从实战开始  环境准备  需求分析与迭代计划  创建项目      实现第一个页面:注册  约定优于配置  定义路由  把后端程序跑起来  连接后端程序  添加验证器   错误信息提示 指令  用过滤器生成用户友好的提示 信息  实现自定义验证规则  实现图形验证码  实现更多功能:主题  实现主题列表  实现过滤功能  实现分页功能  实现主题树  实现递归主题树  实现 查看详情 功能  实现 功能  实现登录功能  实现对话框  实现错误处理功能  实战小结

深度学习 Caffe之经典模型详解与实战

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数据恢复技术深度揭秘 刘伟 中文PDF_数据库教程

资源名称:数据恢复技术深度揭秘 刘伟 中文 第一篇 数据恢复入门与进阶知识储备 第 章 计算机中数据的记录方法 第 章 现代硬盘的结构揭秘 第 章 学习及研究数据恢复的基本工具 第二篇 逻辑类数据恢复技术揭秘 第 章 系统的数据恢复技术 第 章 系统的数据恢复技术 第 章 系统的数据恢复技术 第 章 系统的数据恢复技术 第三篇 物理类数据恢复技术揭秘 第 章 硬盘物理故障的种类及判定 第 章 硬盘电路板故障的数据恢复方法 第 章 硬盘磁头组件故障的数据恢复方法 第 章 硬盘主轴电机故障的数据恢复方法 第

Spring源码深度解析PDF

资源名称: 源码深度解析 内容简介: 《 源码深度解析》从核心实现和企业应用两个方面,由浅入深、由易到难地对 源码展开了系统的讲解,包括 的设计理念和整体架构、容器的基本实现、默认标签的解析、自定义标签的解析、 的加载、容器的功能扩展、 、数据库连接 、整合 、事务、 、远程服务、 消息服务等内容。   《 源码深度解析》不仅介绍了使用 框架开发项目必须掌握的核心概念,还指导读者如何使用 框架编写企业级应用,并针对在编写代码的过程中如何优化代码、如何使得代码高效给出切实可行的建议,从而帮助读者全面提升实战

深入浅出深度学习:原理剖析与python实践_Python教程

资源名称:深入浅出深度学习:原理剖析与 实践 内容简介: 《深入浅出深度学习:原理剖析与 实践》介绍了深度学习相关的原理与应用,全书共分为三大部分,第一部分主要回顾了深度学习的发展历史,以及 的使用;第二部分详细讲解了与深度学习相关的基础知识,包括线性代数、概率论、概率图模型、机器学习和最优化算法;在第三部分中,针对若干核心的深度学习模型,如自编码器、受限玻尔兹曼机、递归神经网络和卷积神经网络等进行详细的原理分析与讲解,并针对不同的模型给出相应的具体应用。 《深入浅出深度学习:原理剖析与 实践》适合有一定

Linux深度攻略 完整pdf_操作系统教程

资源名称: 深度攻略 完整 章 系统的简介和安装 系统简介 什么是 系统的产生 系统的应用领域 系统的特点和组成 系统的特点 系统的组成 内核版本和发行版本 内核版本 发行版本 准备安装 系统 安装 系统的硬件要求 交换分区 磁盘的分区和挂载 安装 系统 安装 系统的步骤 安装后的初始化配置 登录 系统 初始设置 注销、关闭和重启 系统 注销 系统 关闭和重启 系统 防火墙配置 防火墙简介 防火墙配置 配置网络连接 管理 简介 设置 章 字符界面 字符界面简介 进入 字符界面 关闭和重启 系统 目标 在

深入浅出深度学习 原理剖析与Python实践 中文pdf_Python教程

资源名称:深入浅出深度学习 原理剖析与 实践 中文 第 部分 概要 绪论 基础 第 部分 数学与机器学习基础篇 线性代数基础 概率统计基础 概率图模型 机器学习基础 谱聚类 数值计算与最优化 第 部分 理论与应用篇 前馈神经网络 反向传播与梯度消失 自编码器及其相关模型 玻尔兹曼机及其相关模型 递归神经网络 卷积神经网络 资源截图: